一种基于PEG的构造矩阵在压缩感知中的应用

• 作者: 叶润 杜凤强 闫斌
• 来源期刊: 无线电通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: 压缩感知 LDPC 凸优化 零空间特性
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 工程实践及应用技术
• 页码范围: 465-470
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.7
• 字数: 4386字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-3114.2020.04.014

摘要

压缩感知(Compressed Sensing,CS)中测量矩阵是获取原始信号数据结构和信息的关键,测量矩阵的研究为压缩感知理论在具体场景中的应用提供理论基础.通过比较稀疏空间中的信号重构问题与线性解码问题,论述了压缩感知理论与低密度奇偶校验码(Low-density Parity-check,LDPC)间的理论联系,得出结论:稀疏校验矩阵可以作为压缩感知测量矩阵.为验证结论,提出了分组渐进边生长算法(Progressive-edge-growth by Group,G-PEG),该算法改善了矩阵生成速度并在分组中保留了随机特性.仿真结果表明,G-PEG矩阵是一种性能优良的测量矩阵.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	闫斌	电子科技大学传感网络与智能信息处理实验室	48	475	13.0	19.0
2	叶润	电子科技大学传感网络与智能信息处理实验室	7	45	3.0	6.0
3	杜凤强	电子科技大学传感网络与智能信息处理实验室	1	0	0.0	0.0